数控车床热误差实时补偿研究

热误差是数控加工中的主要误差源之一,对零件加工精度有非常大的影响。对数控车床热误差进行补偿可以有效地提高机床的加工精度。在数控车床的加工过程中,采用铂电阻温度传感器对数控加工中关键点的温度进行实时测量,再配合线性回归理论建立数控车床的热误差模型。最后根据热误差模型对数控车床的加工误差进行实时补偿,经验证该技术是可靠有效的。     

机床滚珠丝杠进给系统热误差研究现状与发展趋势

机床的热误差已成为影响机床工作性能的最主要因素之一,滚珠丝杠作为机床进给系统关键部件,其热变形直接影响着机床的加工精度。因此,对滚珠丝杠进行热误差控制与补偿十分重要。过去几十年里,国内外学者对滚珠丝杠进给系统热误差研究可以分成三部分内容:热特性研究,热误差建模和热误差补偿。先通过滚珠丝杠热特性分析获取必要的参数,然后以此为基础进行合理的热误差建模,最后进行热误差检测及其补偿。以此为脉络展开,分别探讨了三部分内容国内外的研究现状以及存在的优缺点,并对未来的研究趋势进行了展望。     

基于HNC-8数控系统的机床热误差补偿方法

热误差在机床总误差源中占了极大比重,研究热误差补偿方法对于提高机床加工精度具有十分重要的意义。基于HNC-8(华中8型)数控系统的开放性特性,根据机床热误差的补偿原理,分析热误差补偿值的计算方法,并据此算法开发了集成于HNC-8数控系统的热误差补偿模块,最后结合实例,验证了补偿方法的有效性。     

机床热误差补偿群控系统研究

为提高热误差补偿精度和实现热误差补偿群控,提出了一种车间机床热误差补偿群控方法,采用分布式采集、补偿控制以及集中式建模计算,有效提高了采集端的扩展性,充分利用了服务端的高性能。基于CAN总线,构建了机床状态信息采集平台,结合PSO-BP神经网络进行了热误差建模研究,开发了热误差补偿群控系统,开展了机床状态信息采集监控及误差补偿实验。实验结果表明:该系统具有较好的扩展性,适应多类型机床信息采集与交互;热误差补偿群控模型有效提高了机床定位精度,具有较好的工程应用前景。     

数控机床热误差测点优化模型预测与实时补偿的研究

数控机床加工过程中温度场的变化产生的热误差严重影响工件的加工精度,需要进行热误差的检测与补偿.通过灰色关联算法筛选出关键的温度测点作为热误差预测模型的参变量,运用多元线性回归数学模型准确高效预估热误差值,采用热误差脉冲量叠加到反馈脉冲序列的方法实现热误差的实时补偿.从而低成本地消除数控机床加工热误差,提高工件的加工精度.     

基于高精度位移传感器的机床主轴热变形实时测量

文章研究了高精度位移传感器在数控机床主轴热变形测量中的应用。考虑到数控机床主轴热变形在热误差研究中的重要性，文中利用基恩士公司生产的高精度CCD激光位移传感器和涡电流位移传感器，对数控机床主轴的热变形进行了实时测量。实验结果表明，所测立式铣床主轴热变形沿Y轴方向最大，在主轴转速5000r／min的条件下，约为41μm。     

机床热误差非线性组合预测模型研究

在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。     

基于可补偿误差项的机床几何误差建模与补偿技术

提出一种可分离数控机床刀具与工件之间可补偿与不可补偿几何误差源的方法;依据可补偿误差项建立误差补偿模型;采用激光干涉仪+直角镜的垂直度直接辨识方法检测出几何误差,导出补偿量计算式,选用西门子840DNC的几何误差补偿模块进行补偿实验,其中8项指标补偿后的几何误差减小比例在16.5%～92%,补偿效果显著。实践证明本文作者所提出的机床可补偿几何误差的建模与补偿方法是有效和可行的,其补偿方法同样可以用于不同类型的机床。     

多轴机床综合误差补偿策略研究

建立精确的误差模型,并对机床进行误差补偿是提高机床加工精度的有效方法。文章以自主研发的五轴机床为研究对象,测量在不同温度状态下导轨的定位误差,通过分析实测数据,得到机床误差分布规律和影响定位误差的关键因素。根据几何误差与热误差的不同特性进行误差分离,分别建立几何和热误差数学模型,最后叠加得到综合误差数学模型。根据综合误差模型,提出机床误差补偿策略,为多轴数控机床实施误差补偿提供基础。     

机床稳健性温度敏感点选择及热误差建模

针对VMC1165B立式加工中心,进行机床热特性及温度场分析,基于试验数据,避免进行热机制分析和计算温度场边界条件。采用模糊聚类结合Pearson相关系数法选出4个稳健性温度敏感点建立热误差模型,验证模型预测性能,并与模糊聚类结合灰色关联度选出的非稳健性温度敏感点热误差预测模型对比。结果表明：稳健性温度敏感点热误差预测模型的机床 X 向最大残差下降了25.44%, Y 向最大残差、平均绝对误差和均方差分别下降了25%、23.03%和33.25%。     

数控机床定位误差的补偿研究

数控机床的定位精度是决定其加工质量的关键因素。针对数控机床定位误差存在的累积性和重复性,提出了增量式误差补偿法,建立了通用的增量式误差补偿模型,并将其应用于由本实验室自主研发的"切线法数控成形非球面机床"中。经实验分析表明:增量式误差补偿法可以大幅地提高数控机床的定位精度。     

数控机床热变形误差补偿技术

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过实时热变形误差补偿可以提高数控机床加工精度.本文在分析产生机床热误差的原理的基础上, 探讨了热误差的测量方法,利用多元线性回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型.应用数控系统的PLC补偿功能,对XH178加工中心加工过程中的热误差进行了实时补偿.实验结果表明误差补偿量达到80%以上.     

基于自然指数模型的机床定位误差建模与实时补偿

为提高数控机床的运动性能和加工精度,提出了基于自然指数模型的机床定位误差建模方法.通过分析在不同温度条件下的定位误差变化规律,将定位误差分为几何误差和热误差两个部分,其中,几何误差部分可以采用多项式模型进行拟合,而对于热误差部分,则建立其与环境温度、机床关键构件温度之间的自然指数模型,从而描述了热误差和温度场之间的非线性变化规律.通过与传统的多元线性回归模型进行试验结果对比表明:基于自然指数模型的定位误差建模方法在任何温度条件下均可获得较高的预测精度,经过误差补偿,可以大幅提高机床精度.     

数控机床的热误差建模与补偿研究

数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。     

数控机床主轴热误差的数据驱动模型研究

当实际工况与建模工况存在差异时,传统的热误差模型往往表现出较差的鲁棒性和预测精度,主要原因在于建模数据的局限性和模型的未建模动态。为了改善上述状况,提出了一种基于数据驱动的数控机床主轴补偿模型。此模型采用无模型自适应控制算法建模,结合机床运行中生成的数据(温度数据和误差数据)对热误差模型进行实时修正,使模型能快速适应新的加工工况,从而提高模型的鲁棒性。在一台数控车床主轴上进行了试验验证,结果表明:无模型自适应控制与多元回归模型比较,其标准差、最大残差和误差平方和分别提高了41%、62%和56%,此模型的鲁棒性和预测效果好。同时,此方法为大数据在机床主轴热误差补偿中的应用奠定了基础。     

数控机床误差补偿评价研究

为了提高数控机床的位置精度,保证生产质量,对数控机床位置精度误差性质的分类、辨识方法、误差补偿以及误差补偿效果评价方法进行了研究,提出使用方差分析技术分离机床位置精度误差的系统误差和随机误差,并基于F检验方法推断系统误差所占比重的相对大小、位置精度误差是否需要补偿并能够对补偿的效果做出评价,并用实例验证了该方法的有效性.     

半闭环数控机床误差补偿技术研究

为提高半闭环数控机床的位置精度,建立半闭环位置控制数学模型,研究机床传动误差的补偿机理,构造半闭环误差补偿控制模型,并通过一个实例验证了该误差补偿方法的有效性。     

数控机床在机检测中触发式测头误差变速补偿

针对机床触发式测头进行系统误差校正时,需要通过数控机床控制器进行计算,从而导致操作困难且精度不高的问题,提出了一种新的测头系统误差补偿方法.该方法可以通过修改该方向上的测量速度,来对给定方向上的测头预行程进行校正,从而显著降低测头的误差.由于可以离线计算所有测量速度,因此控制器无需进行任何运算.分别在实验室和真实在机测...